《人工智能标准化白皮书（2021版）》发布 〇 中国科学报
文库划重点：人工智能产业链包括基础层、技术层和应用层。基础层提供了数据及算力资源，包括芯片、开发编译环境、数据资源、云计算、大数据支撑平台等关键环节，是支撑产业发展的基座。技术层包括各类算法与深度学习技术，并通过深度学习框架和开放平台实现对技术和算法的封装，以快速实现商业化，推动人工智能产业快速发展。
近日，由国家人工智能标准化总体组、全国信标委人工智能分委会指导，中国电子技术标准化研究院组织编写的《人工智能标准化白皮书（2021版）》（以下简称白皮书）发布。白皮书显示，我国人工智能产业发展取得显著成绩的同时，面临着不少困难和挑战，尤其是底层技术存在较大欠缺、能够实现商业价值的应用较少、与实体经济的融合存在较高门槛。
人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。我国人工智能市场规模巨大、企业投资热情高。数据显示，半数（49%）中国人工智能企业近3年的研发投入超过0.5亿美元。有机构预测，到2023年中国人工智能市场规模将达到979亿美元。
白皮书指出，在政产学研用各方共同努力下，我国人工智能产业发展成果显著。人工智能创新能力不断增强，图像识别、智能语音等技术达到全球领先水平，人工智能论文和专利数量居全球前列。人工智能产业规模持续增长，京津冀、长三角、珠三角等地形成了完备的人工智能产业链。人工智能融合应用不断深入，智能制造、智慧交通、智慧医疗等新业态、新模式不断涌现，对行业发展的赋能作用进一步凸显。
人工智能产业链包括基础层、技术层和应用层。基础层提供了数据及算力资源，包括芯片、开发编译环境、数据资源、云计算、大数据支撑平台等关键环节，是支撑产业发展的基座。技术层包括各类算法与深度学习技术，并通过深度学习框架和开放平台实现对技术和算法的封装，以快速实现商业化，推动人工智能产业快速发展。应用层是人工智能技术与各行业的深度融合，细分领域众多、领域交叉性强，呈现出相互促进、繁荣发展的态势。
白皮书显示，我国人工智能产业仍面临着不少困难和挑战，应加快夯实其产业链的3个层面。
例如在基础层，我国人工智能硬件等利用率低，传统硬件架构难以满足人工智能对密集计算的要求。同时兼容性差，面向不同场景的人工智能计算硬件指令集和微架构设计缺乏统一的标准规范，无法兼容。数据的采集和使用有待规范，如何安全有效地采集、管理和使用数据，以支撑人工智能实践，成为制约人工智能应用系统建设的瓶颈。
针对这些问题，白皮书指出，在基础层，进入大数据时代后，要推动海量高价值数据不断提高人工智能预测的准确性，积极促进人工智能技术在多场景的深度应用。在技术层，要通过开源方式推广深度学习框架，布局开源人工智能生态，抢占产业制高点。在应用层，要加快实现人工智能与实体经济融合，为零售、交通、医疗、制造业、金融等产业带来提效降费、转型升级的实际效能。
《中国科学报》 (2021-08-06 第4版 综合)
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